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  • Wrap-Up
  • Fragen
  • Übungszeit
  • Evaluation

Foto von kike vega auf Unsplash

Wrap-Up

  • Die Qualität einer Grafik hängt ab von der Qualität der Daten, der Story, dem Ziel und dem Design der Grafik
  • Zur Bemessung der Qualität einer Grafik spielen subjektiv-bewertende Aspekte, aber auch handwerklich-objektive Faktoren eine Rolle
  • Es gibt keine allgemeingültigen Kriterien für eine „gute“ Grafik, aber es gibt viele Möglichkeiten, eine schlechte Grafik zu erzeugen
  • Die Erstellung von Grafiken mit ggplot2 ist ein Handwerk – und ein bisschen Kunst
  • Für den Bereich wissenschaftlicher Manuskripterstellung gibt es teils sehr präzise Vorgaben

Fragen

   

Gelegenheit für eure Fragen

Übungszeit

Auf den nachfolgenden Folien haben wir zwei komplexe Aufgaben mit je einem Lösungsvorschlag zusammengestellt.

  • 🏋 Übung 1: Barplot mit Faceting
  • 🏋 Übung 2: Gapminder Bubble Chart

Vorbereitung

Pakete, die wir für die Übungen im Foliensatz benötigen:

# install.packages(c("ggimage", "here", "tidyverse", "ggtext", "glue", "patchwork", "ggrepel"))

library(ggimage)
library(here)
library(patchwork)
library(tidyverse)
library(ggtext)
library(glue)
library(ggrepel)

Datensatz: characters

characters <- readRDS(url("https://github.com/nickhaf/PlotWorkshop/raw/refs/heads/main/data/characters.rds"))

## Optional: Abspeichern
saveRDS(characters, here::here("data", "characters.rds"))

Datensatz: gapminder

gapminder <- readRDS(url("https://github.com/nickhaf/PlotWorkshop/raw/refs/heads/main/data/gapminder_dat.rds"))

## Optional: Abspeichern
saveRDS(gapminder, here::here("data", "characters.rds"))

🏋 Übung 1

Wandle den Lollipop-Plot aus der Sitzung ggplot: Advanced in einen Barplot um. Du brauchst dafür geom_col(). Beachte dabei folgendes:

  • Die Fragen sollten jetzt auf der y-Achse stehen, die Ratings auf der x-Achse.
  • Facette nach Character-Namen char_name.
  • Die Balkenfüllung soll eine kontinuierliche Farbskala sein, die das Rating kodiert avg_rating.
  • Nutze eine andere Color-Palette, die gut für kontinuierliche Daten funktioniert.

Achtung, der Ausgangsplot (nächste Seite) sieht anders als im anderen Foliensatz aus, weil wir hier das Facetting weggelassen haben.

Übung 1: Datenaufbereitung


shows <- c("How I Met Your Mother", "Friends")
quest_vec <- c(
  "doer/thinker",
  "jock/nerd",
  "dispassionate/romantic",
  "funny/humorless",
  "chaotic/orderly"
)

## Filtern von TV-Shows und Fragen

char_prepped <- characters %>%
  filter(uni_name %in% shows) %>%
  filter(question %in% quest_vec)

Übung 1

ggplot(char_prepped, aes(x = top_trait, y = avg_rating, colour = char_name)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  geom_segment(
    aes(
      x = top_trait, xend = top_trait,
      y = 0, yend = avg_rating,
      group = interaction(char_name, uni_name)
    ),
    linewidth = 0.5,
    alpha = 0.5
  )

shows <- c("How I Met Your Mother", "Friends")
quest_vec <- c(
  "doer/thinker", "jock/nerd", "cold/warm", "main character/side character",
  "crazy/sane",
  "dispassionate/romantic",
  "high IQ/low IQ",
  "heroic/villainous",
  "funny/humorless",
  "chaotic/orderly",
  "plays hard/works hard",
  "cocky/timid",
  "old/young"
)

## Filtern von weiteren TV-Shows und Fragen
char_prepped <- characters %>%
  filter(uni_name %in% shows) %>%
  filter(question %in% quest_vec)

ggplot(char_prepped, aes(x = avg_rating, y = top_trait, fill = avg_rating)) +
  facet_grid(. ~ char_name) +
  geom_col(position = "identity", color = "black") +
  theme_bw() +
  xlim(c(0, 100)) +
  scale_fill_viridis_c(option = "D")

🏋 Übung 2

Versuche, dieses Bubble Plot von gapminder in ggplot2 auf Basis eines enfachen Scatterplot nachzubauen.

Übung 2


Ausgangsbasis

ggplot(gapminder, aes(x = gini, y=hapiscore_whr)) +
  geom_point()


Folgendes sollte unbedingt verändert werden:

  • Auswahl der Daten von 2019 (Variable: time)
  • Kodierung der Punkte mit Farbe (Variable: world_4region) und Größe (Variable: pop)
  • Achsenbeschriftungen

Viele weitere Detail-Anpassungen sind natürlich ebenfalls möglich :)

Übung 2

options(scipen=10)

# Farben der vier Weltregionen 
tuerkis <- rgb(0,213,233, max=255)
gruen <- rgb(127,235,0, max=255)
rot <- rgb(255,88,114, max=255)
gelb <- rgb(255,231,0, max=255)

gapminder |>
  # Auswahl der Daten von 2019:
  subset(time == 2019) |> 
  # Angabe der Einwohnerzahl in Millionen
  mutate(pop = pop/1000000) |>
  # Grund-Grafik anfordern:
  ggplot(aes(x=gini, y=hapiscore_whr)) +
  # Text für die Jahreszahl ("2019") einfügen, sodass diese ganz im Hintergrund steht
  annotate("text", x=45, y=50, label="2019", size=85, colour ="grey90", family="mono", fontface=1) +
  # Farbthema: heller Hintergrund, schwarze Linien an x- und y-Achse
  theme_classic() + 
  # Wie bisher: Punkte einzeichnen --> Streu-Punkt-Diagramm,
  # Neu: Unterscheidung der Punkte nach Farbe (Weltegion) und Größe (Population);  
  # Transparenz der Datenpunkte (alpha), Rand um die Punkte (shape) 
  geom_point(aes(fill = world_4region, size = pop), shape=21, alpha=.7) +
  # Skalieren der Größe der Punkte, sodass die Unterschiede deutlicher sind
  scale_size(range = c(1, 30)) +
  # Beschriftung der Achsen
  labs(x="Gini-Index", y="Happiness Score") +
  # Neu: manuelle Spezifikation der y-Achse: Wertebereich, Position der Beschriftungen (10er-Schritte)
  scale_y_continuous(limits = c(15, 85), 
                     breaks = seq(20,80, by=10),
                     labels = paste0(seq(20,80, by=10), "%")) +
  #  manuelle Spezifikation der x-Achse: Wertebereich, log-Transformation, Position und Name der Beschriftungen
  scale_x_continuous(limits = c(18,75),
                     breaks = seq(20,70, by= 5)) +
  # manuelle Spezifikation der Farben
  scale_fill_manual(
    values = c(tuerkis, gruen, rot, gelb),
    breaks = c("africa", "americas", "asia", "europe")) +
  # Theme (Anpassung der Schriftgroesse, relativ zur Groesse 12, blaues Raster im Hintergrund, Rand für die Legende)
  theme(text = element_text(size=12),
        axis.text = element_text(size=rel(.8)),
        axis.title = element_text(size=rel(1.2)),
        panel.grid.major = element_line(colour = "azure2")) +
  # Titel, Beschriftungen der Achse und Legende
  labs(x="Inequality index (Gini)",
       y="Happiness Score (WHR)",
       fill="Weltregion",
       size="Einwohnerzahl\n(in Mio.)") +
  # Vergroessern der Punkte fuer die Farb-Legende fuer die Kontinente
  guides(fill = guide_legend(override.aes = list(size = 5), order=1))

Evaluation

Wir freuen uns über euer Feedback:

Vielen Dank für euer Interesse und die gute Mitarbeit!

Foto von Towfiqu barbhuiya auf Unsplash